Como vimos na série “Pesquisa Operacional”, a logística tem muito a ganhar com o uso de tecnologias e métodos científicos para ajudar na resolução de diversos problemas. Alguns deles estão destacados naquele artigo, enquanto outros tipos de situações que encontramos no dia a dia das empresas já foram discutidos aqui no site.
Vamos retomar alguns destes assuntos.
Previsão de demanda: nesse artigo vimos que é importante medir o erro de previsão para ver se há uma evolução na qualidade. Também mostrei que é importante ter um sistema capaz de escolher entre diferentes modelos de previsão, assim como combinar os dados de diferentes produtos e setores para que, com esse cruzamento, seja possível obter resultados melhores globalmente.
Controle de estoques: nesse post, discuti sobre a importância que há em manter os estoques em níveis o mais baixo possível, para liberar o fluxo de caixa e economizar dinheiro. Vários elementos que chamei atenção (lead time de entrega, variabilidade de demanda, falta de confiabilidade na entrega etc.) podem (e devem!) ser matematicamente modelados, afim de obter melhores níveis de estoques e uma previsão de demanda segura e confiável.